(#446) RENDIMIENTO EN BASE A VICTORIAS PRODUCIDAS POR LOS JUGADORES

[MONOTEMA] El índice PTC se construye en base a los factores que determinan la producción (FDP) en cada partido. Pasar de FDP a PTC se hace mediante una relación de equivalencia, por lo que las unidades de PTC no tienen sentido en sí mismas, pero sí a nivel relativo, por supuesto, es decir, para comparar jugadores.

En cualquier caso, y quizá perdiendo un poco de rigor, pero ganando facilidad interpretativa, hay una forma de convertir los valores de PTC a victorias producidas.

Para ello, hemos tomado los datos de PTC de los equipos de la NBA desde la temporada 1996/97 hasta la 2018/19, junto con el número de victorias. A través de una regresión lineal simple podemos relacionar ambas variables:

Los resultados son:

Es cierto que tenemos una varianza explicada no demasiado buena, pero aquí el interés se centra principalmente en la predicción de las victorias, y menos en la bondad del modelo. Es decir, con lo que tenemos, que es un índice PTC formado por equivalencia, por lo que el teóricamente relacionado con el diferencial de cada partido es el FDP, hemos de arreglárnoslas para realizar una predicción medianamente aceptable. Y esto es lo que acabamos de hacer.

En mi opinión, y para salvar algunos problemas de unidades e interpretabilidad, lo mejor es construir esos valores de victorias producidas con referencia a la media de los jugadores de la NBA (o de las ligas donde se aplique). De este modo, ya no vamos a tener problemas con el intercept  durante cada momento de la temporada (haría que las victorias producidas estuvieran en negativo durante muchos meses).

Por tanto, ya estamos en condiciones de presentar el nuevo índice de victorias producidas, al que podemos llamar PTCwins, y que se calcula de la manera siguiente, para cada jugador :

Y esto es lo que vamos a ir mostrando cada semana (más o menos) tanto para la NBA como para la Liga ACB.

En consecuencia, el PTCwins para cada jugador se interpretaría como el número de victorias estimadas producidas en relación a la media de la liga. Un PTCwins positivo indicaría que el jugador produce más victorias que la media, y PTCwins negativo sugeriría que produce menos victorias que el jugador promedio.

Todos los posts relacionados




(#445) LOS JUGADORES MÁS PRODUCTIVOS DE LA ACB 2019/20

[MONOTEMA] Importante: toda la información se actualizará en mi nueva web:  www.playertotalcontribution.com

Tal y como estamos haciendo con la NBA, realizamos un seguimiento de las productividad de los jugadores de la Liga ACB, empleando como siempre el índice PTC (Player Total Contribution), que creé a comienzos de 2019, y cuya génesis puede consultarse aquí.

Puedes ordenar de mayor a menor las productividades en la columna correspondiente. El mínimo para aparecer en la tabla es haber jugado al menos un tercio de los partidos de la temporada (en cada momento de la misma) y un 12.7% de los minutos.

Por último, estos datos no tienen en cuenta el momento del partido en el que se realizan las acciones (el valor de cada acción en función del resultado, y las posesiones restantes), cuyo método de cálculo puede encontrarse aquí.

Presento, asimismo, el PTC al lado de la Valoración ACB (que es un índice arbitrario y sin sustento teórico y empírico), y el diferencial entre ambas, para dar una idea de lo sobrevalorados o infravalorados que están los rendimientos si se emplea la Valoración ACB. Sería un paso importante que la ACB dejara de emplear la Valoración y utilizara un índice de rendimiento más robusto (obviamente desde aquí le invito a que use PTC).

Actualizado 20/11/19 

[table “4” not found /]

Todos los posts relacionados




(#444). ¿ES LUKA DONCIC UNA ESTRELLA DE LA NBA? ANÁLISIS DE PRODUCTIVIDAD COMPARADA

[MONOTEMA] Importante: toda la información se actualizará en mi nueva web:  www.playertotalcontribution.com

En esta página vamos a ir incorporando los datos de productividad (PTC/MP) de Luka Doncic comparado con otras estrellas de la NBA. El objetivo es analizar al jugador esloveno, tomando como referencia otros jugadores consagrados y futuras estrellas.

La elección de los jugadores a comparar es subjetiva, en base a gustos personales y relaciones interesantes.

Iremos actualizando los datos mes a mes. La lista completa de jugadores con la productividad agregada puede consultarse aquí.

Actualizado 21/11/19 



Todos los posts relacionados




(#443). LOS JUGADORES MÁS PRODUCTIVOS DE LA NBA 2019/20

[MONOTEMA] Importante: toda la información se actualizará en mi nueva web:  www.playertotalcontribution.com

Mantendré actualizada cada semana (más o menos) la productividad por partido de los jugadores de la NBA. Para ello emplearé el índice PTC (Player Total Contribution), que creé a comienzos de 2019, y cuya génesis puede consultarse aquí.

Puedes ordenar de mayor a menor las productividades en la columna correspondiente. El mínimo para aparecer en la tabla es haber jugado al menos un tercio de los partidos de la temporada (en cada momento de la misma). Primero se muestra el Top-10.

También hay una estimación de las victorias producidas en relación al jugador promedio (PTCwp), cuya justificación está aquí. Recordad que es una estimación para dar algo de sentido a las unidades de PTC, pero hay una imprecisión a tener en cuenta, por lo que es sólo una aproximación.  Cuantos más partidos se juegue mayor será el PTCwp, ya que es un índice que mide las victorias producidas totales.

Debajo, además, se pueden consultar dos gráficos de los equipos; En el primero de ellos se refleja la distribución de las productividades entre los jugadores, mientras que en el segundo se muestra la concentración de productividades dentro  de cada equipo. La idea es aproximarnos a la importancia que tiene cada jugador dentro de su equipo.

Por último, estos datos no tienen en cuenta el momento del partido en el que se realizan las acciones (el valor de cada acción en función del resultado, y las posesiones restantes), cuyo método de cálculo puede encontrarse aquí. Y es evidente, que un índice numérico no va a reflejar todos los intangibles, aunque es cierto que la génesis del PTC explica más de un 80% de variación del diferencial de puntos de los partidos, sólo con las variables del box-score. De este modo, es una aproximación muy a tener en cuenta.

Actualizado 20/11/19 

[table “3” not found /]





En cuanto al jugador más mejorado, aquí mostramos algunos candidatos:

Todos los posts relacionados




(#407). AVANCE DE LOS NOVATOS MÁS PRODUCTIVOS DE LA NBA 2018/19

[MONOTEMA] (Actualizado 04/04/19). Estoy trabajando en la creación de un nuevo índice para medir la productividad de jugadores de baloncesto desde las simples variables del box-score. Ese índice se basa en un estudio previo publicado en 2012, sobre factores de productividad.

Todavía no puedo dar más detalles de la construcción y teoría que hay detrás de este índice, llamado PTC (Player Total Contribution), pero lo iré haciendo en las próximas semanas a la espera de la evolución de la revisión ciega por pares del artículo donde se justifica su propuesta.

Echándole un vistazo al listado que hay debajo ya se puede tener una idea de por dónde van los tiros, pero dejemos un tiempo para su completa explicación.

Mientras tanto, iré actualizando durante los pocos días que quedan para que acabe la temporada regular de la NBA el ranking the rookies. Luka Doncic debe espabilar, perder menos balones y lanzar mejor, si no quiere que Deandre Ayton y Mitchell Robinson queden por encima. Por cierto, Trae Young tampoco anda como algunos esperarían en este ranking, también pierde demasiados balones, lo que es un verdadero lastre para cualquier jugador.

Es cierto que este tipo de métricas son estáticas y no tienen en cuenta la dinámica del partido, pero estamos trabajando en la propuesta de una alternativa de cómputo basada en el cambio en la probabilidad de victoria, que corregirá cada peso de las variables del box-score en función del momento del partido en que se realizar. De nuevo, tendremos que esperar.

Por el momento, os dejo el ranking de rookies según el PTC/min, que es simplemente una medida de la productividad por minuto jugado (con un mínimo de 500 minutos jugados en la temporada).

RK PLAYER AGE TEAM PTC/min MP G FGM FGA FTM FTA ORB DRB AST STL BLK TOV PF FD PTS
PTC developed by Jose A. Martínez. Raw statistics from www.nba.com and www.basketball-reference.com
1 Deandre Ayton 20 PHO 0,625 2183 71 509 870 141 189 223 506 125 61 67 126 209 198 1159
2 Mitchell Robinson 20 NYK 0,620 1237 62 185 268 73 124 167 217 36 50 152 32 201 105 443
3 Marvin Bagley 19 SAC 0,605 1455 58 329 641 172 247 150 278 59 32 57 91 114 209 856
4 Luka Doncic 19 DAL 0,568 2286 71 500 1172 339 477 83 464 418 74 25 243 136 398 1505
5 Jaren Jackson 19 MEM 0,496 1515 58 298 589 151 197 73 199 64 52 82 98 220 205 798
6 Trae Young 20 ATL 0,487 2442 79 511 1221 328 396 60 229 636 67 15 300 138 414 1504
7 Harry Giles 20 SAC 0,483 820 58 175 348 58 91 66 156 85 31 22 73 150 99 408
8 Mohamed Bamba 20 ORL 0,472 766 47 117 243 37 63 64 169 39 13 64 43 102 63 292
9 Wendell Carter 19 CHI 0,470 1110 44 180 371 89 112 87 220 78 26 58 65 152 107 455
10 Jonah Bolden 23 PHI 0,415 581 41 74 147 13 27 46 108 37 17 38 35 93 21 190
11 Omari Spellman 21 ATL 0,376 805 46 98 244 32 45 72 122 47 26 25 31 67 38 272
12 Allonzo Trier 23 NYK 0,373 1459 64 232 518 179 223 31 166 119 28 14 116 117 182 695
13 Shai Gilgeous-Alexander 20 LAC 0,371 2084 79 323 681 152 190 55 166 258 92 44 139 168 173 849
14 Miles Bridges 20 CHO 0,360 1562 76 216 473 53 71 61 241 78 51 42 48 110 58 544
15 Jalen Brunson 22 DAL 0,359 1508 70 252 536 80 110 25 135 208 36 4 83 120 146 646
16 Rodions Kurucs 20 BRK 0,358 1226 60 191 410 68 87 49 176 47 39 25 75 141 67 504
17 Aaron Holiday 22 IND 0,351 576 47 94 236 38 45 4 59 77 19 13 34 61 51 264
18 Collin Sexton 20 CLE 0,343 2457 78 487 1139 207 246 57 176 222 40 6 173 179 246 1291
19 Troy Brown 19 WAS 0,334 641 49 84 203 30 45 32 97 70 20 4 27 51 38 217
20 Hamidou Diallo 20 OKC 0,329 525 50 75 165 36 59 38 59 17 20 10 23 77 51 190
21 Landry Shamet 21 TOT 0,305 1724 76 230 534 72 87 20 106 108 37 9 41 149 79 691
22 Frank Jackson 20 NOP 0,299 1169 61 194 447 54 73 25 109 69 25 2 48 92 65 495
23 Mikal Bridges 22 PHO 0,288 2294 79 229 533 86 108 54 199 167 125 37 70 196 100 646
24 Kevin Huerter 20 ATL 0,288 1993 73 265 639 41 56 58 178 205 64 24 105 148 58 701
25 Kevin Knox 19 NYK 0,286 2032 71 320 858 149 203 58 248 74 42 23 108 170 157 908
26 Josh Okogie 20 MIN 0,286 1664 70 190 489 114 157 41 174 84 79 30 63 157 155 553
27 Kenrich Williams 24 NOP 0,286 978 43 96 254 11 17 50 153 68 40 15 33 88 42 250
28 Chandler Hutchison 22 CHI 0,282 895 44 96 209 23 38 31 154 34 23 6 25 59 46 229
29 Devonte’ Graham 23 CHO 0,270 609 42 68 195 33 44 8 46 113 22 2 27 46 45 201
30 De’Anthony Melton 20 PHO 0,261 915 47 90 237 16 22 21 101 150 64 23 68 108 41 224
31 Gary Clark 24 HOU 0,256 620 49 47 143 7 7 21 89 18 19 26 7 45 18 139
32 Elie Okobo 21 PHO 0,219 883 50 103 267 33 43 11 82 117 28 7 64 104 40 274
33 Isaiah Briscoe 22 ORL 0,218 559 39 55 138 15 26 5 69 87 11 2 31 66 52 136
34 Bruce Brown 22 DET 0,199 1361 70 116 299 38 53 43 129 85 35 35 45 168 51 294
Player Total Contribution per minute (PTC/min) for the 2018/19 NBA regular season: ROOKIES / April,4,2019


Seguiremos acutalizando este post con nuevos datos hasta obtener los resultados finales de la temporada regular.

Cómo citar este artículo: Martínez, J. A. (2019, abril 4). Los rookies más productivos de la NBA 2018/19. Descargado desde www.cienciasinmiedo.es/b407

Todos los posts relacionados